Pesquisadores da Universidade de Macau e de instituições da Província de Hubei desenvolveram um sistema inteligente para distinguir a pneumonia causada pelo novo coronavírus de uma infecção pulmonar comum, disse a universidade na terça-feira.

O novo sistema, criado pelo Prof. Wong Pak Kin na Faculdade de Ciências e Tecnologia e seu estudante Yan Tao, doutorando no Departamento de Engenharia Eletromecânica, pode diferenciar a COVID-19 de outras pneumonias comuns a uma velocidade quase 60 vezes mais rápida que os meios radiológicos, disse a Universidade de Macau em um comunicado de imprensa.

Eles haviam trabalhado com pesquisadores de instituições da Província de Hubei para coletar dados de 206 pacientes confirmados com a COVID-19 e suas 416 tomografias computadorizadas (TC), bem como dados de 412 pacientes com pneumonia não COVID-19 com seus resultados de TC.

Com base nessas imagens de TC, os pesquisadores desenvolveram um sistema de diagnóstico automático baseado em uma rede neural convolucional em várias escalas. Os resultados da verificação mostraram que, com uma quantidade limitada de dados, o sistema de diagnóstico inteligente pode distinguir com sucesso a pneumonia causada pela COVID-19 de outras pneumonias comuns.

O diagnóstico por TC carateriza-se pela sua alta precisão e pode fornecer mais informações clínicas para a detecção e diagnóstico da COVID-19. Mas o grande número de imagens digitalizadas e o longo tempo para identificação manual trazem um grande desafio para os radiologistas.

O artigo do estudo, intitulado "Distinção automática entre COVID-19 e Pneumonia comum usando rede neural convolucional em várias escalas em exames de TC de tórax" foi publicado pela revista científica internacional Chaos, Solitons & Fractals em sua última edição.